Ваша задача — создать функцию, которая выполняет четыре основные математические операции.

Функция должна принимать три аргумента - операция(строка/символ), значение1(число), значение2(число).
Функция должна возвращать числовой результат после применения выбранной операции.

Примеры:

('+', 4, 7) --> 11
('-', 15, 18) --> -3
('*', 5, 5) --> 25
('/', 49, 7) --> 7

#задачник

@python_practics

Библиотеки Python для профессионального анализа данных

Язык программирования Python часто используют аналитики данных. Для этого в нем существуют расширения — библиотеки, наборы готовых инструментов для более эффективной работы.

Вот список наиболее часто используемых:

1. Pandas: для подготовки данных

2. NumPy: для углублённых расчётов

3. SciPy: для математических операций

4. Matplotlib: для визуализации

5. Seaborn: для расширенной визуализации

6. Statsmodels: для статистического анализа

7. Plotly: для трёхмерной визуализации

8. Bokeh: для интерактивной визуализации в вебе

9. Scikit-learn: для машинного обучения

Подробнее о каждой из библиотек по ссылке ниже👇

#фреймворки_библиотеки

Внимание! - Вопрос!

Что такое генератор?

В зависимости от контекста, может означать либо функцию-генератор, либо итератор генератора (чаще всего, последнее). Методы __iter__ и __next__ у генераторов создаются автоматически.

С точки зрения реализации, генератор в Python — это языковая конструкция, которую можно реализовать двумя способами: как функция с ключевым словом yield или как генераторное выражение. В результате вызова функции или вычисления выражения, получаем объект-генератор типа types.GeneratorType. Канонический пример - генератор, порождающий последовательность чисел Фибоначчи, которая, будучи бесконечна, не смогла бы поместиться ни в одну коллекцию. Иногда термин применяется для самой генераторной функции, а не только объекта, возвращенного ей в качестве результата.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

import colorsys
import turtle

t = turtle.Turtle()
s = turtle.Screen()

s.bgcolor('black')
t.speed(0)

n= 36
h = 0

for i in range (460):

c = colorsys.hsv_to_rgb(h,1,0.8)
h+=1/n
t.color(c)
t.left(145)

for j in range (5):

t.forward(300)
t.left(150)

#sandbox

10000000 очков Гриффиндору💫

#мемчики

@python_practics

Understanding Network Hacks: Attack and Defense with Python 3 by Bastian Ballmann

В этой книге объясняется, как увидеть сеть глазами хакера, понять векторы атак и эффективно защититься от них. С помощью примеров кода на Python читатель научится разрабатывать инструменты по таким темам, как перехват паролей, отравление ARP, подмена DNS, внедрение SQL, сбор данных Google, пентест Bluetooth и Wifi. Кроме того, читатель познакомится с методами защиты, такими как системы обнаружения и предотвращения вторжений и анализ файлов журналов.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics